python中使用cantools和can工具包解析blf文件

一、工具包安装

pip install cantools python-can

二、解析blf文件

一般情况下，解析blf需要dbc文件，当然其实不用dbc也可以，只不过解析比较麻烦，推荐还是配合dbc解析，这个也是我们最常用的办法。所以要用dbc，需要先加载dbc文件，这里需要cantools，代码：

import cantoolsimport candbc_file = r"C:\Users\master01\Downloads\blf_conf\FS04通用_TBOX(1).dbc"dbc = cantools.db.load_file(dbc_file)

加载完dbc文件，就可以解析blf文件了，代码

f = r"C:\Users\master01\Downloads\blfdata\问题blf\1.17-9-10.blf"log_data = can.BLFReader(f)for msg in log_data:    print(msg)

打印结果是这样的

Timestamp: 1673917200.026000        ID: 0301    S Rx                DL:  8    1d b0 41 54 07 02 00 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.026000        ID: 070b    S Rx                DL:  8    00 c8 0c b6 24 b8 24 b8     Channel: 0Timestamp: 1673917200.028000        ID: 0322    S Rx                DL:  8    00 00 00 00 00 00 03 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.126000        ID: 030d    S Rx                DL:  8    00 14 00 00 00 00 00 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.126000        ID: 0320    S Rx                DL:  8    06 b1 00 00 00 00 07 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.127000        ID: 0708    S Rx                DL:  8    00 48 00 48 00 08 00 32     Channel: 0Timestamp: 1673917200.129000        ID: 0712    S Rx                DL:  8    00 06 81 0d 21 05 00 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.271000    ID: 1821a7c1    X Rx                DL:  8    02 2f 00 00 00 00 00 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.321000        ID: 0110    S Rx                DL:  8    05 36 16 67 00 09 20 6b     Channel: 0Timestamp: 1673917200.322000        ID: 0111    S Rx                DL:  8    16 5d 00 00 d4 00 20 bf     Channel: 0Timestamp: 1673917200.322000        ID: 0112    S Rx                DL:  8    49 32 00 10 00 16 6d 4c     Channel: 0Timestamp: 1673917200.326000        ID: 0300    S Rx                DL:  8    00 3a c2 f8 00 00 00 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.326000        ID: 0710    S Rx                DL:  8    00 00 00 00 00 00 00 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.427000        ID: 0709    S Rx                DL:  8    0e 02 0e b0 4a 0c ff fe     Channel: 0Timestamp: 1673917200.427000        ID: 070a    S Rx                DL:  8    11 51 1f fd 46 de 1c 83     Channel: 0Timestamp: 1673917200.428000        ID: 0711    S Rx                DL:  8    02 df 00 09 02 d5 00 d4     Channel: 0Timestamp: 1673917200.438000        ID: 0308    S Rx                DL:  8    03 22 0a 3c 0a 00 00 2a     Channel: 0Timestamp: 1673917200.550000        ID: 03a1    S Rx                DL:  8    00 00 06 b1 00 00 15 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.550000        ID: 03a2    S Rx                DL:  8    00 00 00 00 00 00 05 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.633000        ID: 0270    S Rx                DL:  8    00 67 67 00 00 00 00 a2     Channel: 0Timestamp: 1673917200.638000        ID: 0307    S Rx                DL:  8    41 14 03 c0 36 00 00 03     Channel: 0Timestamp: 1673917200.638000        ID: 0309    S Rx                DL:  8    1c 1c 1c 1c 1c 1c c3 50     Channel: 0Timestamp: 1673917200.655000        ID: 03a0    S Rx                DL:  8    06 b1 00 00 00 00 15 00     Channel: 0Timestamp: 1673917200.657000        ID: 030a    S Rx                DL:  8    00 00 00 00 00 00 00 00     Channel: 0

可以发现，时间戳解析出来了，其它的数据都是16进制，没法直接看，当然我们如果熟悉blf格式，可以自己把数据还原出来，但是既然已经用第三方库，我们当然就不用自己解析了，而且仔细观察一下即可发现，之前的加载dbc并没有用上，所以这时一个重要的函数登场了，那就是dbc.decode_message(id,data)，具体代码如下

decoded = {}for msg in logdata:    try:        dec = dbc.decode_message(msg.arbitration_id, msg.data)        if dec:            for key, data in dec.items():                if key not in decoded:                    decoded[key] = []                decoded[key].append([msg.timestamp, data])    except:        pass

因为我这里是最后把数据解析出来转成mf4了，所以构建了一个decoded字典，每个key里记一个信号，熟悉mf4的应该知道，mf4里每个信号主要包含两部分，一个是时间戳，一个是数据，有了这两个，我们就可以创建mf4文件了，最后放上创建mf4的代码

from asammdf import MDF,Signalsigs = []for k,v in decoded.items():    timestamps = [i[0] for i in v]    data = [i[1] for i in v]    s = Signal(data,timestamps,name=k)    sigs.append(s)mdf = MDF()mdf.append(sigs)mdf.save("xx.mf4",overwrite=True)

这样就实现了blf文件的解析与转换，当然，转换的格式很自由，只要熟悉相应的格式，比如csv，hdf5，xlsx，JSON，pickle都可以，因为我们已经拿到原始数据了，保存成什么格式就很简单了。

来源地址：https://blog.csdn.net/zy1620454507/article/details/129855664